Forschung

Die digitale Transformation ist kein rein technisches Phänomen. Digitale Technologien sind Befähiger, die ihr volles Potential nur unter Berücksichtigung des mit ihnen einhergehenden gesellschaftlichen und organisatorischen Wandels entfalten können. Diesen Wandel durch sozio-technische Transformationsprozesse zu meistern und hierfür geeignete interdisziplinäre Methoden und Prozesse zur Verfügung zu stellen, ist das Ziel unserer Forschung.

Die strategische Erfassung und Analyse von industriellen Daten gewinnt zunehmend an Bedeutung. Damit einher geht eine Vielzahl offener Fragen hinsichtlich ihrer Erschließung und Nutzbarmachung. Die Konzeption geeigneter Architekturen wie Industrial Data Lakes und Data Spaces, aber auch deren nachhaltige Implementierung und Nutzung bergen noch großes Potenzial. Wir erarbeiten Wege um diese Herausforderung langfristig erfolgreich zu meistern.

Digitale Technik führt zu neuen Netzwerkarchitekturen und Kommunikationsformen zwischen Mensch und Maschine. Nicht nur die technischen Netzwerke erfahren grundlegende Veränderungen hin zu Cyber-physischen Systemen, sondern ebenso verändert sich die Integration des Menschen. Kollaborative Aufgaben erfordern neue Konzepte der Mensch-Maschine-Interaktion die in diesem Schwerpunkt erforscht werden.

Maschinelles Lernen gilt als einer der Eckpfeiler der Industrie 4.0. Einerseits versprechen die datengetriebenen Lernverfahren einen Mehrwert aus industriellen Messwerten, etwa im Smart Health Monitoring von Maschinen oder der Prädiktion von Wartungsbedürfnissen. Andererseits erlauben Reinforcement Ansätze das Lernen aus Fehlern und die Ableitung von Lösungen auf bisher unbekannte Szenarien. Die vielfältigen Potentiale zu erschließen ist unser Ziel.

Logistik für Transporte zwischen und in Produktionsstätten wird durch Entwicklungen hin zu „Losgröße 1“ und individualisierten Produkten zunehmend komplexer und dezentral gesteuert. Damit einher geht eine Entkopplung von Anbietern für Produktion und Lieferung. Wir entwickeln intelligente (teil-)autonome Transportsysteme nicht zuletzt auf Basis unserer Erkenntnisse aus vier Weltmeistertiteln in der RoboCup Logistics League.

An einem der Top- Ausbildungsplätze der Ingenieurwissenschaften engagieren wir uns für den Einsatz neuer Technik und Methoden zur Verbesserung der Lehrqualität. Zusammen mit anderen Lehrstühlen und didaktischen Einrichtungen bilden wir ein Kompetenzzentrum für die Ingenieursausbildung in dem wir nicht nur virtuelle Lernwelten und Remote Labs implementieren, sondern auch zukunftsfähige Inhalte wie unternehmerisches Denken fördern.